Apify MCP — Casos de uso, Instalar & Demo en vivo

Name: Apify MCP Server
Author: apify

Por qué usarlo

Características clave

Acceso a más de 3000 Actors mantenidos que cubren los objetivos de scraping más populares
Salida JSON estructurada — los Actors ya normalizan los campos por ti
Gestiona proxies, resolución de captchas y protección anti-bot internamente
Ejecuta Actors bajo demanda o programados; los resultados se almacenan en datasets de Apify que puedes consultar nuevamente
Pago por uso — sin mínimo mensual más allá del nivel gratuito

Demo en vivo

Cómo se ve en la práctica

apify.replay ▶ listo

0/0

Instalar

Elige tu cliente

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "apify": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@apify/actors-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config. Reinicia después de guardar.

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "apify": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@apify/actors-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

Cursor usa el mismo esquema mcpServers que Claude Desktop. La configuración del proyecto prevalece sobre la global.

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit

{
  "mcpServers": {
    "apify": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@apify/actors-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

Haz clic en el icono MCP Servers de la barra lateral de Cline y luego en "Edit Configuration".

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "apify": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@apify/actors-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

Mismo formato que Claude Desktop. Reinicia Windsurf para aplicar.

~/.continue/config.json

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "apify",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@apify/actors-mcp-server"
      ]
    }
  ]
}

Continue usa un array de objetos de servidor en lugar de un mapa.

~/.config/zed/settings.json

{
  "context_servers": {
    "apify": {
      "command": {
        "path": "npx",
        "args": [
          "-y",
          "@apify/actors-mcp-server"
        ]
      }
    }
  }
}

Añádelo a context_servers. Zed recarga en caliente al guardar.

claude mcp add apify -- npx -y @apify/actors-mcp-server

Un solo comando. Verifica con claude mcp list. Quita con claude mcp remove.

Casos de uso

Usos del mundo real: Apify

Extraer listados de Google Maps para generar leads de negocios locales

👤 Equipos de ventas / SDR que construyen listas territoriales ⏱ ~15 min beginner

Cuándo usarlo: Necesitas 500 'cafeterías en Berlín' con dirección, teléfono, sitio web y calificación — y no quieres que bloqueen tu ejecución a mitad del proceso.

Requisitos previos

Cuenta de Apify + token de API — console.apify.com → Configuración → Integraciones → Token de API
Suficientes créditos de plataforma en Apify para el tamaño de tu ejecución — El plan gratuito otorga $5 de crédito/mes; la mayoría de ejecuciones de Google Maps cuestan ~$1 por 1000 lugares

Flujo

Elige el Actor correcto para tu objetivo

Encuentra el Actor de Apify mejor mantenido para extraer lugares de Google Maps. Prefiere uno con >5 estrellas y actualizaciones recientes.✓ Copiado

→ Slug de Actor como compass/crawler-google-places con su esquema de entrada
Ejecutalo con tu consulta

Ejecuta ese Actor con searchStringsArray=['coffee shop Berlin'], maxCrawledPlacesPerSearch=500, language='en'. Espera a que se complete.✓ Copiado

→ Estado de ejecución SUCCEEDED con un id de dataset
Extrae y limpia el dataset

Obtén los elementos del dataset. Mantén solo nombre, dirección, teléfono, sitio web, calificación, reviewsCount. Descarta lugares sin teléfono. Salida en CSV.✓ Copiado

→ CSV de 400–500 leads limpios

Resultado: Una lista de leads sin duplicados lista para importar a CRM, típicamente $1–3 en créditos de Apify.

Errores comunes

Ejecutar el Actor incorrecto — existen muchos imitadores con peor confiabilidad — Filtra por cantidad de usos y última actualización en la tienda de Apify; adhiérete a los 3 principales para un objetivo
Los datasets masivos agotan tu ventana de contexto cuando se devuelven inline — Pide a Claude que page los elementos (limit+offset) o guarda en el sistema de archivos primero, luego resume

Combinar con: filesystem · postgres

Rastrear precios de productos de Amazon y estado de stock según una programación

👤 E-commerce, afiliados de marketing, equipos de precios competitivos ⏱ ~20 min intermediate

Cuándo usarlo: Quieres una captura diaria de precio+stock para 200 ASINs sin supervisar constantemente un scraper.

Requisitos previos

Lista de ASINs o URLs de productos — CSV de URLs como https://www.amazon.com/dp/B0XXXXXX

Flujo

Llama al Actor Amazon Product Scraper

Ejecuta el Actor junglee/amazon-crawler con urls=<my list>, maxReviews=0, scrapeProductDetails=true.✓ Copiado

→ La ejecución finaliza con un dataset de productos
Normaliza precio y stock

Del dataset, extrae asin, title, price, currency, in_stock (bool), seller. Marca cualquier asin donde el precio bajó vs mi última captura [pega].✓ Copiado

→ Comparación actual vs anterior por ASIN
Programalo diariamente

Crea una programación diaria de Apify para este Actor con las mismas entradas. Nómbralo 'amazon-price-tracker-<category>'.✓ Copiado

→ Programación creada; próxima hora de ejecución mostrada

Resultado: Un monitoreo de precio/stock recurrente con costo ~$0.30/día para 200 ASINs.

Errores comunes

Amazon limita agresivamente incluso con proxies residenciales — las ejecuciones pueden fallar parcialmente — Habilita reintentos del Actor y acepta que 5–10% de elementos pueden estar faltando; re-ejecuta asins fallidos en un lote pequeño

Combinar con: postgres · notion

Recolecta posts recientes de un perfil público de Twitter/X o TikTok

👤 Analistas de escucha social, investigadores de contenido ⏱ ~20 min intermediate

Cuándo usarlo: Rastreas una figura pública o marca y quieres sus últimos 30 días de posts como datos estructurados para análisis.

Requisitos previos

URL(s) de perfil de la cuenta objetivo — Solo enlace de perfil público — no intentes scraping privado o con inicio de sesión

Flujo

Elige un Actor reputado de Twitter/TikTok

Encuentra el top Actor de Apify para obtener tweets públicos de un handle. Muestra precios por 1000 tweets.✓ Copiado

→ Lista corta de Actors con números de precio-por-1k
Ejecuta para cada objetivo

Ejecutalo para handles [list] con maxTweets=300 y start_date=30 days ago.✓ Copiado

→ Dataset con tweets + conteos de engagement
Resume qué cambió en tono/temas

Agrupa estos posts en 5 temas y muestra promedios de engagement por tema. Señala cualquier aumento brusco en un tema.✓ Copiado

→ Tabla de temas + comentario de tendencias

Resultado: Un dataset de posts sociales estructurado más un resumen de tendencias temáticas de 1 página.

Errores comunes

El scraping de contenido privado/con inicio de sesión viola los ToS de la plataforma y puede romperse en cualquier momento — Adhiérete solo a perfiles públicos; trata los fallos parciales como esperados, no como bugs a perseguir

Combinar con: notion · postgres

Ejecuta un trabajo de rastreo grande de forma asincrónica y recopila resultados después

👤 Ingenieros que ejecutan rastreos >10k-página ⏱ ~45 min advanced

Cuándo usarlo: Tu rastreo tomará 30 minutos a 6 horas — no quieres que la llamada MCP se bloquee tanto tiempo.

Flujo

Inicia la ejecución sin esperar

Inicia el Actor apify/website-content-crawler con startUrls=[...], maxCrawlPages=10000. Devuelve el runId, no esperes.✓ Copiado

→ runId devuelto inmediatamente
Sondea el estado periódicamente

Verifica el estado de la ejecución <runId>. ¿Cuántas páginas completadas, cuántas errores, ETA?✓ Copiado

→ Números de progreso
Transmite resultados cuando estén listos

La ejecución es SUCCEEDED. Pagina el dataset 1000 elementos a la vez y guarda cada página en /crawls/<runId>/page-<n>.jsonl.✓ Copiado

→ Archivos JSONL locales listos para procesamiento posterior

Resultado: Un rastreo grande completado sin bloquear tu sesión de chat, y resultados en disco listos para indexación.

Errores comunes

Dejar que Claude extraiga el dataset completo en una llamada — agotará la memoria del contexto — Siempre pagina; nunca solicites el dataset completo de una vez
Los costos se inflan en rastreos profundos sin límite — Establece maxCrawlPages Y límites de memoria/cpu en el Actor antes de iniciar

Combinar con: filesystem · qdrant

Combinaciones

Combínalo con otros MCPs para multiplicar por 10

apify + postgres

Extrae usando Apify Actor y luego actualiza filas normalizadas en tu BD de productos

Ejecuta el Actor de Amazon para mi lista de ASINs, luego actualiza cada resultado en la tabla product_prices con la fecha de hoy.✓ Copiado

apify + qdrant

Rastrea un sitio de documentación y luego incrusta cada página en una colección de vectores para RAG

Usa Website Content Crawler en docs.stripe.com, luego incrusta cada página y actualiza en la colección stripe_docs de Qdrant.✓ Copiado

apify + filesystem

Persiste el resultado bruto del rastreo localmente como JSONL antes del procesamiento posterior

Ejecuta el Actor de Google Maps para 'dentista París', guarda el dataset bruto en /data/leads/paris-dentists.jsonl.✓ Copiado

Herramientas

Lo que expone este MCP

Herramienta	Entradas	Cuándo llamar	Coste
search-actors	query: str, limit?: int	Descubre qué Actor se ajusta a tu objetivo antes de ejecutar	free
get-actor	actorId: str	Inspecciona el esquema de entrada y precios de un Actor antes de llamar	free
call-actor	actorId: str, input: object, timeout?: int	Ejecuta un Actor y espera a que finalice (solo ejecuciones cortas)	Específico del Actor; facturado en créditos de plataforma de Apify
get-dataset-items	datasetId: str, limit?: int, offset?: int	Pagina a través del dataset de una ejecución completada	free
get-run	runId: str	Sondea el estado de un trabajo de ejecución prolongada	free

Coste y límites

Lo que cuesta ejecutarlo

Cuota de API: La API de Apify es generosa; los Actors en sí están medidos en créditos de plataforma
Tokens por llamada: Las respuestas de entrada+salida del Actor suelen ser 500–3000 tokens; los datasets grandes deben paginarse
Monetario: Plan gratuito: $5 de crédito de plataforma/mes. Pagado desde $49/mes por $49+ créditos. El precio por Actor varía ($0.25–$5 por 1000 resultados es típico).
Consejo: Siempre inspecciona el precio del Actor a través de get-actor antes de llamar; establece maxResults/maxCrawlPages en cada ejecución para limitar el gasto.

Seguridad

Permisos, secretos, alcance

Ámbitos mínimos: Token de API de Apify con alcance predeterminado

Almacenamiento de credenciales: Token de API en variable de entorno APIFY_TOKEN

Salida de datos: Llamadas a api.apify.com; los Actors en sí pueden obtener cualquier URL pública que les instruyas

No conceder nunca: Tokens de Root/admin si tokens con alcance de usuario son suficientes

Respeta robots.txt y ToS de sitios objetivo — Apify no te absuelve de responsabilidad legal.
No uses para raspar contenido privado/con inicio de sesión; eso viola tanto el ToS de Apify como el ToS objetivo.

Resolución de problemas

Errores comunes y soluciones

401 No autorizado

APIFY_TOKEN faltante o revocado. Vuelve a emitir en console.apify.com/settings/integrations.

Verificar: curl -H 'Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN' https://api.apify.com/v2/users/me

Ejecución del Actor FALLÓ con 'No hay suficientes créditos de plataforma'

Recarga en la facturación de la consola Apify o elige una variante más barata del Actor; establece maxResults para limitar el costo próxima vez.

La ejecución es exitosa pero el dataset está vacío

Esquema de entrada incorrecto — ejecuta get-actor para leer los nombres de campos requeridos, el Actor probablemente ignoró silenciosamente tu entrada.

Tiempo de espera agotado esperando call-actor

Los rastreos largos exceden el tiempo de espera de la llamada MCP; inicia la ejecución, obtén el runId, luego sondea con get-run en lugar de bloquearte.

Alternativas

Apify vs otros

Alternativa	Cuándo usarla	Contrapartida
Firecrawl MCP	Scraping genérico de página a markdown en cualquier sitio	Menos especializado para objetivos específicos como Amazon o Maps
Bright Data MCP	Necesitas proxies residenciales de alto rendimiento y SERP API	Más caro; enfocado en desbloqueo en lugar de Actors preconstruidos
Playwright MCP	Necesitas escribir un flujo personalizado (login, click-through de múltiples pasos)	Escribes y mantienes la lógica de scraping tú mismo

Más

Recursos

📖 Lee el README oficial en GitHub

🐙 Ver issues abiertas

🔍 Ver todos los 400+ servidores MCP y Skills